Question

在索引中输入以下示例：

{
"_index": "aggs_20141028",
"_type": "aggobj",
"_id": "4aNpd7zlR5eTdA7o2I898A",
"_version": 1,
"_score": 1,
"_source": {
    "UserId": 4,
    "Created": "2014-10-28T09:40:22.0652362+02:00",
    "Path": "Path_0",
    "IntProp1": 1,
    "IntProp2": 87,
    "IntProp3": 903,
    "BoolProp1": false,
    "BoolProp2": true,
    "BoolProp3": false,
    "StringProp1": "StringProp_6",
    "StringProp2": "StringProp_6",
    "StringProp3": "StringProp_3"
    }
}

如何在以下用例中聚合数据？

按用户聚合BoolProp（计数）组，时间段（例如，日，月），过滤开始日期
聚合BoolProp（计数）组时间段（例如，日，月），过滤初始日期，userId
按内容属性聚合BoolProp（计数）组，时间段（例如，日，月），过滤器启动日期
按路径，时间段，在startdate上过滤

原始ES文档很难理解...... http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-metrics-sum-aggregation.html

Answer 1

您的数据中没有字段startdate - 我假设您的意思是Created？你还有三个BoolProp字段都是布尔值 - 你不清楚你想要如何计算它们，例如你在考虑他们是否在场，是真的吗？

size字段取决于数据的大小，需要调整。

以下是我接近第一个要求的方法：

curl -XGET 'http://localhost:9200/aggs_20141028/aggobj/_search?pretty' -d '{
  "aggs": {
     "date_filter_agg": {
         "filter" : {
            "term": { "Created": "2014-10-28T09:40:22.0652362+02:00" }},
      "aggs" : {
       "user_agg" : {
         "terms": {"size": 0, "field" : "UserId"},
         "aggs" : {
             "date_agg": {  
                "date_histogram" : { "field" : "Created", "interval" : "month" },
                "aggs" : {
                    "BoolProp_count": {"sum" : {"script" : "(doc[\"BoolProp1\"].value == \"T\" ? 1 : 0) + (doc[\"BoolProp2\"].value == \"T\" ? 1 : 0) + (doc[\"BoolProp3\"].value == \"T\" ? 1 : 0)"} }  }}
}}}}}}}'

需要注意的关键事项 -

首先显示日期过滤器，并在所有搜索结果上运行。
然后按UserId对结果进行分组，然后按
每月存储桶最后一个字段是您想要的值的计算
返回的值是最后一个，即真正的BoolProp字段的数量。

其他要求的答案应该非常相似。

弹性搜索数据聚合

1 个答案: